计算机毕业设计Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布

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#课程设计 #大数据 #知识图谱 #hadoop #django #spark #python

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统》的技术说明文档，涵盖系统架构、核心模块、技术实现及创新点等内容：

Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统技术说明

1. 系统概述

本系统基于Django框架与大型语言模型（LLM），构建一个智能化的垃圾邮件分类与检测平台。系统通过LLM深度解析邮件文本内容（如标题、正文、附件），结合传统机器学习模型（如TF-IDF、SVM）与深度学习模型（如BERT），实现高精度、低误报的垃圾邮件识别，并通过Django提供实时检测API与可视化管理界面。

核心目标：

支持多语言邮件的精准分类（垃圾邮件/正常邮件/钓鱼邮件）；
利用LLM理解复杂语义（如隐晦的诈骗话术、伪装成正常链接的恶意URL）；
提供低延迟的实时检测服务与可扩展的管理后台。

2. 系统架构设计

系统采用微服务化分层架构，分为数据层、模型层、服务层与用户层，具体如下：

mermaid

1graph TB
2    A[数据层] --> B[模型层]
3    B --> C[服务层]
4    C --> D[用户层]
5    
6    subgraph 数据层
7        A1[邮件数据: 标题、正文、附件、发件人元数据]
8        A2[标签数据: 人工标注的垃圾邮件样本库]
9        A3[外部知识库: 恶意域名列表、钓鱼关键词库]
10    end
11    
12    subgraph 模型层
13        B1[LLM语义理解模块]
14        B2[传统特征提取模块: TF-IDF、关键词匹配]
15        B3[深度学习分类模型: BERT/RoBERTa微调]
16        B4[规则引擎: 基于正则表达式的显式攻击检测]
17    end
18    
19    subgraph 服务层
20        C1[Django后端API]
21        C2[实时检测引擎]
22        C3[模型管理平台: 训练/评估/部署]
23    end
24    
25    subgraph 用户层
26        D1[Web端: 管理员审核界面]
27        D2[邮件客户端插件: Outlook/Gmail集成]
28    end

3. 核心模块与技术实现

3.1 数据采集与预处理模块

邮件数据获取：
- 通过IMAP/SMTP协议实时拉取企业邮箱或个人邮箱的邮件；
- 解析邮件头（Header）提取发件人IP、域名等元数据；
- 使用Apache Tika提取附件中的文本内容（如PDF、Word）。
数据清洗：
- 去除HTML标签、特殊符号、重复空格；
- 对多语言邮件进行语言检测（langdetect库），按语言分组处理。

技术工具：

邮件协议：imaplib（Python标准库）；
附件解析：Tika-Python；
语言检测：polyglot或fasttext。

3.2 垃圾邮件检测模型模块

3.2.1 LLM辅助的语义分析

输入特征：
- 基础特征：邮件标题、正文、发件人域名；
- LLM生成特征：
  - 语义相似度：与已知钓鱼邮件模板的相似度（Sentence-BERT）；
  - 情感分析：检测欺诈性话术（如“紧急”“免费领取”）；
  - 实体识别：提取URL、电话号码、银行账号等可疑实体。
特征融合：
- 将LLM生成的语义向量（768维）与传统特征（如关键词出现频率）拼接，输入分类模型。

3.2.2 多模型融合检测

模型1：规则引擎
- 基于正则表达式匹配显式攻击（如http://*.xyz、点击链接领取奖金）；
- 结合外部知识库（如PhishTank的恶意域名列表）进行黑名单过滤。
模型2：传统机器学习
- 使用TF-IDF向量化文本，训练SVM或随机森林分类器；
- 适用于短文本（如邮件标题）的快速筛查。
模型3：深度学习模型
- 微调BERT/RoBERTa模型，输入为[CLS]标题[SEP]正文[SEP]，输出分类概率；
- 针对长文本（如正文）捕捉上下文依赖关系。

模型4：LLM增强决策

对低置信度样本（如模型预测概率在0.4~0.6之间），调用LLM进行二次判断；

示例提示词（Prompt）：

text

1判断以下邮件是否为垃圾邮件，并给出理由：
2标题：您的账户存在异常，请立即验证！
3正文：尊敬的客户，我们检测到您的账户在异地登录，请点击链接重置密码：http://fake-bank.xyz

示例代码（模型融合逻辑）：

python

1def predict_spam(email_text, title):
2    # 规则引擎快速过滤
3    if is_blacklisted_domain(email_text) or contains_phishing_keywords(title):
4        return "SPAM"
5    
6    # 传统模型预测
7    tfidf_feat = tfidf_vectorizer.transform([email_text])
8    svm_prob = svm_model.predict_proba(tfidf_feat)[0][1]
9    
10    # 深度学习模型预测
11    bert_input = tokenizer(title, email_text, return_tensors="pt", padding=True)
12    with torch.no_grad():
13        bert_output = bert_model(**bert_input).logits
14        bert_prob = torch.sigmoid(bert_output).item()
15    
16    # LLM增强决策（仅对低置信度样本）
17    if abs(svm_prob - 0.5) < 0.2 or abs(bert_prob - 0.5) < 0.2:
18        llm_result = call_llm_api(title, email_text)  # 调用GPT-4等API
19        return "SPAM" if llm_result["is_spam"] else "HAM"
20    
21    # 加权融合
22    final_prob = 0.4 * svm_prob + 0.6 * bert_prob
23    return "SPAM" if final_prob > 0.5 else "HAM"

3.3 Django服务层实现

API设计：
- 使用Django REST Framework（DRF）构建以下接口：
  - POST /api/detect：接收邮件内容，返回分类结果与置信度；
  - GET /api/stats：获取垃圾邮件拦截统计（按时间、类型分组）。
实时检测引擎：
- 集成Celery异步任务队列，处理高并发邮件检测请求；
- 使用Redis缓存频繁访问的域名黑名单，降低数据库压力。
模型管理平台：
- 通过Django Admin界面上传新样本、触发模型重训练；
- 集成MLflow跟踪模型性能（如准确率、召回率）。

示例代码（Django View）：

python

1from rest_framework.views import APIView
2from rest_framework.response import Response
3from .models import EmailDetectionRecord
4from .tasks import detect_spam_async  # Celery异步任务
5
6class DetectSpamAPI(APIView):
7    def post(self, request):
8        email_data = request.data
9        # 异步调用检测任务
10        task_id = detect_spam_async.delay(email_data)
11        return Response({"task_id": task_id, "status": "pending"})
12
13class DetectionResultAPI(APIView):
14    def get(self, request, task_id):
15        # 从Redis或数据库查询任务结果
16        result = get_task_result(task_id)  
17        return Response({
18            "is_spam": result["is_spam"],
19            "confidence": result["confidence"],
20            "reason": result["reason"]  # LLM生成的解释
21        })

4. 系统创新点

LLM驱动的语义理解：
- 传统方法依赖关键词匹配，易被绕过（如“免费领奨”替换“免费领取”）；
- LLM可识别变形词、隐晦话术，甚至模拟人类判断逻辑。
动态模型融合策略：
- 根据样本难度自动选择检测路径（简单样本→规则引擎；复杂样本→LLM）；
- 降低整体计算成本，同时保证高风险样本的准确率。
可解释性输出：
- LLM生成分类理由（如“邮件包含伪造的银行链接”），辅助管理员审核。

5. 测试与优化

数据集：
- 使用公开数据集（如Enron-Spam、TREC）与真实企业邮件进行测试；
- 对比纯BERT模型与LLM融合模型的F1值（重点提升钓鱼邮件检测率）。
优化方向：
- 引入轻量化LLM（如Phi-3）降低延迟；
- 支持增量学习，持续吸收新样本更新模型。

6. 总结

本系统通过结合Django的快速开发能力与LLM的语义理解优势，构建了一个高精度、可扩展的垃圾邮件检测平台。未来可扩展至社交媒体消息、短信诈骗等场景，推动AI在网络安全领域的应用落地。

备注：实际部署时需考虑LLM API的调用成本（如OpenAI API费用），可通过本地化部署开源模型（如Llama 3）优化成本。

运行截图

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